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Enregistrement W4366822278 · doi:10.1038/s41408-023-00823-9

Management of chronic myeloid leukemia in 2023 – common ground and common sense

2023· review· en· W4366822278 sur OpenAlexaff
Jayastu Senapati, Koji Sasaki, Ghayas C. Issa, Jeffrey H. Lipton, Jerald P. Radich, Elias Jabbour, Hagop M. Kantarjian

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBosutinibDasatinibNilotinibPonatinibMedicineImatinibOncologyImatinib mesylateInternal medicineMyeloid leukemiaIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the improving knowledge of CML and its management, the goals of therapy need to be revisited to ensure an optimal use of the BCR::ABL1 TKIs in the frontline and later-line therapy of CML. In the frontline therapy of CML in the chronic phase (CML-CP), imatinib and the three second-generation TKIs (bosutinib, dasatinib and nilotinib) are associated with comparable survival results. The second-generation TKIs may produce earlier deep molecular responses, hence reducing the time to reaching a treatment-free remission (TFR). The choice of the second-generation TKI versus imatinib in frontline therapy is based on the treatment aims (survival, TFR), the CML risk, the drug cost, and the toxicity profile with respect to the patient's comorbidities. The TKI dosing is more flexible than has been described in the registration trials, and dose adjustments can be considered both in the frontline and later-line settings (e.g., dasatinib 50 mg frontline therapy; dose adjusted schedules of bosutinib and ponatinib), as well as during an ongoing TKI therapy to manage toxicities, before considering changing the TKI. In patients who are not candidates for TFR, BCR::ABL1 (International Scale) transcripts levels <1% are acceptable, result in virtually similar survival as with deeper molecular remissions, and need not warrant a change of TKI. For patients with true resistance to second-generation TKIs or with the T315I gatekeeper mutation, the third-generation TKIs are preferred. Ponatinib should be considered first because of the cumulative experience and results in the CML subsets, including in T315I-mutated CML. A response-based dosing of ponatinib is safe and leads to high TKI compliance. Asciminib is a third-generation TKI with possibly a better toxicity profile, but lesser activity in T315I-mutated CML. Olverembatinib is another potent third-generation TKI with early promising results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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